利用計算機輔助科研，其中人工智慧首當其衝。

比如在蛋白質結構生物學中，已經有科學家利用人工智慧對蛋白質的複雜結構進行預測。

谷歌旗下有一家名叫“深層思維”的公司，它就是利用人工智慧在生物學上進行科研，它已經在這方面取得卓越成就。這家公司建立的人工智慧模型“阿爾法摺疊2”。這個模型成功解決了科學家們苦苦思索了數十年的難題——從氨基酸序列預測蛋白質的結構。

“阿爾法摺疊2”自建立以來，已經被用於大量的科學應用中，已有來自大約190個國家的200多萬人使用了“阿爾法摺疊2”模型。比如藥學家們用它應用於抗生素耐藥性、尋找瘧疾等疾病的新療法、新靶向藥物開發、蛋白質研究等等，這些研究將有助於人們更好地瞭解疾病，更快地研發新藥物。

在蛋白質研究領域，“阿爾法摺疊2”極大地縮短人工確定蛋白質結構的時間，展示了人工智慧對於科研的強大輔助作用。

以前一個頂尖科學研究團隊一年只能解析十幾個蛋白質的結構，阿爾法摺疊2一次可以解析上億個蛋白，這種效率表現在時間上的優勢簡直不是一個維度。

人工智慧不僅在蛋白質結構的預測有巨大的優勢，而且在蛋白質結構的設計上也擁有巨大的優勢。

自然界中的蛋白質種類是有限的，為了達到一些特殊目的，研究人員希望創建出新的蛋白質種類，比如應用一些新的蛋白質去實現治病的目的。同樣，人工智慧機模型在這方面也是有著巨大的優勢。它能夠在極短的時間內設計出全新的天然不存在的蛋白質結構。如果讓人力來完成這項工作，需要耗費大量的人力和時間。目前美國一個大學科研團隊在這方面已經走在前列。

楊平在想，如果能夠將科學家的思想和方法用人工智慧模型表現出來，它的威力將是驚人的。這相當於有一個強大的“系統”在輔助研究者進行科研。

想到這裡，楊平大腦的計劃已經很清晰，他要利用自己掌握的知識來構建用於輔助科研的人工智慧模型，比如現在的攜帶K因子的某種無害細菌，如果靠人工來做，不知道是十年後還是二十年後才能有結果，但是如果有人工智慧幫助，可能幾分鐘就能獲得最優的結構。

如果要建模，必須依靠數學、計算科學和生物學知識的綜合，在這方面以漢語為母語的楊平有著天然的優勢，他在系統空間閱讀了大量的專著和論文，而這些論文當時全部是系統翻譯過來的，這相當於楊平用中文閱讀了幾乎所有世界上優秀的著作和論文。而漢語的跨學科優勢是世界上其它任何語言無法企及的。

楊平將這個專案交給何主任去做，那是因為這個人工智慧模型必須以何主任的數字人為基礎，這樣才能實現很多在醫學科研上的目標。

何主任接到楊平的這個專案時，認為單憑自己一己之力很難完成，於是他聯合南都大學、南都理工大學一起建立人工智慧模型，南都大學的數學很強，而南都理工在人工智慧方面頗有積累，三所大學聯手，取長補短，才能建立這個人工智慧模型。至於錢的問題，有楊平支援，那完全不是問題。

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